6G通感智算一体化无线网络技术研究.pdf
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1、N*=0 6G 通感智算一体化无线网络技术研究李露李福昌马艳君杨艳(中国联合网络通信有限公司研究院,北京 100048)摘要:6G 将实现真实物理世界与虚拟数字世界的深度融合。为满足业务应用“智慧化、沉浸化、全域化”的发展趋势,未来网络发展需将网络世界、数字世界与物理世界无缝融合,构建通感智算一体化网络架构体系。通过研究 6G 通感智算一体化的技术需求、架构及方案等,提出了更具体的通感智算一体化无线网络演进方向和技术,分析了在通感智算一体化无线网络基础上的智能节能、智能编排、物理层智能等应用案例。关键词:6G;通感融合;智能;算力中图分类号:TN929.11 文献标志码:A引用格式:李露,李福
2、昌,马艳君,等.6G 通感智算一体化无线网络技术研究J.信息通信技术与政策,2023,49(9):7-12.DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2023.09.0020 引言人工智能(Artificial Intelligence,AI)、大数据等信息技术的发展在各行业领域催生出丰富的新场景、新用例,感知、计算、智能将是 5G 增强(5G-Advance,5G-A)甚至 6G 新系统的重要技术组成,可实现运营、数据、信息和通信技术(Operation,Data,Information and Communication Technology,ODICT)融 合。IMT-
3、2020(5G)明确了 5G-A 的六大应用场景,即沉浸实时、智能上行、工业互联、通感一体、千亿物联、天地一体;国际电信联盟(International Telecommunication Union,ITU)在IMT-2020 三大场景(即增强型移动宽带、超高可靠低时延通信、海量物联网通信)基础上进行深化,将增强型移动宽带扩展为沉浸式通信,同时拓展了泛在连接、人工智能与通信融合、感知与通信融合三大新型场景,最终形成 6G 六大应用场景,即沉浸式通信、极高可靠低时延通信、超大规模连接、泛在连接、人工智能与通信融合、感知与通信融合1。新型 6G 场景下的众多业务应用具有密集型计算、极致性能的特征
4、,当前网络无法在高效保障用户体验的情况下为网络自身和终端按需提供计算服务,此外,算力将成为 6G 内生智能、感知等计算型服务的基础平台能力。因此,网络架构向通感智算一体化方向演进是面向 6G 发展的必然趋势。1 通感智算一体化网络演进挑战传统无线网络专注于连接和管理,6G 通感智算一体化无线网络需要增加感知、智能、算力、数据处理、安全增强等能力,如何将这些能力与现有网络结合极具挑战性。同时,6G 通感智算一体化无线网络也要适应未来业务场景的多样化、ODICT 技术的融合、商业的极致性能、持续发展的社会责任等需求。因此,6G 通感智算一体化无线网络的复杂程度进一步增加,其演进也面临巨大挑战。在通
5、感方面,实现 6G 通感智算一体化无线网络需要融合通信和感知两种典型功能,因此需要充分考7E0虑核心网、空口等网元或者资源在感知和通信资源的业务化均衡。在空口方面,比较典型的是如何采用合适的 波 形、帧 结 构 或 者 多 入 多 出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术实现感知功能,尤其是在感知精度要求较高的情况下,如何提升感知精度;在网元和架构设置方面,需要综合考虑通信和感知需要的时延、业务处理能力等,进行架构的合理化设置。在智能化方面,实现 6G 通感智算一体化无线网络面临数据采集、处理、存储的挑战,数据使用安全方面的挑战,模型训练算力资源不足的挑
6、战,以及模型使用泛化性、稳定性的挑战等。此外,不同行业和场景中的智能服务对网络的需求千差万别,模型评估及智能化服务质量指标尚无成熟的量化评估方式,如何评估智能化服务质量也是一个重要挑战。OSS+AIAIAIAIAI图 1 通感智算一体化无线网络架构图2在算力方面,实现 6G 通感智算一体化无线网络存在算力部署、感知、调度、编排、安全等问题,未来 6G网络对算力需求巨大,多维算力资源广泛分布在大量的异构网元节点中,在各个网元节点可能都有算力部署。因此,如何高效利用算力资源以及分布式算力协同将是未来需要解决的问题。2 通感智算一体化无线网络架构及关键技术2.1 通感智算一体化无线网络架构6G 网络
7、将实现全域融合和极致连接,通感智算一体化无线网络架构将是实现 6G 网络能力的基础。6G通感智算一体化无线网络可划分为应用域、控制域、资源域、终端域四个层面,可通过在各层面引入感知、智能、算力能力,构建面向通感智算一体化无线网络的全域智能架构。如图 1 所示,应用域主要指操作支撑系统(Operation Support System,OSS)网管侧的网络智能化应用,典型应用包括网络智能节能、智能定位、智能根因分析等;控制域主要从智能化网络资源管理出发,包括通感融合的控制层面、意图解析等方面的技术及方案;资源域包括网络感知、基站算力及边缘云等,可实现高层 AI(通感融合、智能编排)、物理层 AI
8、(编译码、信道估计、智能波束管理)、智能材料(智能超表面)等;终端域主要从无线网络和终端协同的角度出发,支持终端智能化、通感融合的实现,典型应用包括端网协同、环境感知、智能适配等。2.2 通感智算一体化的关键技术2.2.1 通感融合技术因通信与感知具备类似的网络架构和频段,通感8N*=0 融合能够将通信、感知、算力等因素基因化再进行智能基因重组,实现智能化、融合化、低碳化、高效能化的全新无线架构,通感一体化无线网络也是未来网络发展的必要目标。通感融合不仅要考虑通信的指标,还要考虑感知的指标。因此在 6G 通感融合中,需要打造基因工程,打通通信与感知的关键指标、判别标准和关键技术,并以 AI、机
9、器学习等智能化技术进行多维基因片段的高效重组和结合。通感一体化研究是一个循序渐进的过程,需从架构、关键技术和评价指标等方面进行研究,可以有效提升通信质量,也可以实现无接触感知,是未来较有潜力的发展场景。通感融合将面临来自场景需求、政策和技术等多方面影响,但是其对资源的深度集成化,极大地节省了部署成本,为未来的通感融合技术构建了一个开放互助、良性发展的全行业生态圈3-7。通感融合研究可分为 5G-A 阶段和 6G 阶段,这两个阶段的通感智算一体化架构将有较大的差异性。5G-A 阶段主要考虑与现有 5G 网络的协调性,与网络架构的向下兼容性。6G 阶段主要考虑新技术、新业务的融入,新架构的开发以及
10、原有架构的深度调整。以下对面向通感发展的业务和功能进行详细介绍。5G-A 阶段主要考虑使用 5G 服务感知的阶段。该阶段主要使用复用 5G 架构和低粒度的修订网元实现感知的功能,并不会过度要求感知对通信的优化。在此阶段,通信、感知、算力和智能化的关系可以简单归纳为:通信辅助感知,实现一机多用;算力作为感知处理的基础,高效协同感知处理资源;智能化作为融合的初步引擎,实现高精度感知。6G 阶段在考虑高精度感知的情况下,还需考虑如何使用感知提升通信性能。此阶段将是通信、感知、智能和算力强力融合的阶段,业务的耦合化和技术的深度内生加持将成为通感融合的特色。通信、感知、算力、智能化的关系可以归纳为:精细
11、化感知辅助高效能通信,实现无线资源的合理调度;算力作为通信和感知协同的底座,实现分布式、高效化、低时延的通感融合网络;智能化作为内生网络的大脑,实现高质量通信与感知。2.2.2 智能化技术AI 为 5G 和 6G 无线网络的运行提供了众多潜在功能,是无线网络发展的加速器。基于图 1 的架构来看,目前,无线网络智能化主要在网管侧应用域实现,如智能节能、故障根因分析等;控制域的意图解析等还在探索阶段;资源域的高层 AI(如智能编排等)已进行部分商用部署;物理层 AI、智能超表面等受算力及效果的限制,尚处于探索阶段。下面从技术演进及模型分级部署两方面介绍网络智能化演进情况。(1)网络智能化技术演进特
12、征随着无线网络的演进,智能化的发展将从 AI4NET(AI for Network)到 NET4AI(Network for AI)的阶段转变,要求移动通信网络不仅是传输管道,更要将智能服务所需的多维资源与网络功能、协议和流程进行深度融合设计。到 6G 阶段,无线网络将向智能内生方向演进,在网络架构内部提供数据采集、数据预处理、模型训练、模型推理等 AI 工作流全生命周期的运行和管理,将AI 服务所需的算力、数据、算法、连接与网络功能、协议和流程进行深度融合设计,支持将 AI 能力按需编排,为高水平网络自治和多样化业务需求提供智能化所需的基础能力8。6G 无线网络将向云化与分布式的方向发展,需
13、要考虑分布式网元节点间多维异构资源的协调性以及智能服务对性能的差异化需求。6G 网络中智能服务的质量,需要综合考虑智能服务对通信、计算、数据和存储资源的不同需求9。(2)网络智能化模型分级部署从网络智能化实现及部署的角度来看,现阶段可将 AI 简单分为模型训练和模型推理功能。根据所处位置和算力能力的不同,AI 适用于不同的应用案例和场景。目前,5G 基站侧只支持小模型的推理,随着基站算力的增强、基站云化技术的应用,到 6G 阶段,基站将支持智能内生,可进行小规模 AI 训练和 AI 推理,其它大、中模型根据场景需求可分别部署在移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)或
14、 OSS 中。如图 2 所示,在网管应用域,网管设备为通用服务器,可扩展性强,数据采集时延大于 15 min,支持非实时智能化预测分析,具备大模型训练能力;在边缘云资源域层面,MEC 为通用服务器,部署位置更靠近基站,支持近实时(1 s)智能化预测分析,具备中模型训练能力,支持大、中模型推理。9E0AIOSSMECBBUAIAI15 minMEC1 sBBUAIAIAIAI图 2 分级智能化部署示意图2 在基站设备层面,如站点机房级,可支持部署云化或中心室内基带处理单元(Building Baseband Unit,BBU),可作为通用服务器或定制化 AI 加速芯片的异构资源,支持实时智能化预
15、测分析。但基站算力资源有限,只具备小模型训练及小、中模型推理能力。2.2.3 算力技术算力一般定义为设备通过处理数据实现特定结果输出的计算能力,常用每秒浮点操作数(Floating-point Operations Per Second,FLOPS)作为度量单位。数字经济时代,算力是多技术融合、多领域协同的重要载体,作为生产力支撑数字经济发展的坚实基础。算力发展历经三个阶段:早期单点式计算通过使用一台大型计算机或一台个人计算机独立完成全部计算任务;随着计算需求的增加,单点式计算逐渐呈现算力不足的趋势,如网格计算等分布式计算架构开始出现,分布式计算可将巨大的计算任务分解为众多小型计算任务并交由不
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